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- 狩山 和亮
- 京都大学大学院情報学研究科
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- Marco Cuturi
- 京都大学大学院情報学研究科
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- 山本 章博
- 京都大学大学院情報学研究科
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- 久保山 哲二
- 学習院大学
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- 福元 健太郎
- 学習院大学
書誌事項
- タイトル別名
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- Community Extraction Based on Density-first Search and Its Application to Bid Data
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抄録
<p>In this research, we propose a new biclustering method for extracting communities from binary matrices which represent a binary relation. A binary relation can be represented as a bipartite graph or a binary matrix. Many effective clustering methods for extracting communities from graphs and matrices have been proposed. In this paper, the objective data is a bid data which represent a participation record of companies in bids. A community in bid data means a set of companies which often participated in multiple bids. We aim at applying the community extraction to finding bid rigging groups. In order to achieve the goal, we propose a biclustering method based on the density of bipartite graphs and the characteristic extraction by the nonnegative matrix factorization.</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会
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人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 97 (0), 03-, 2015-03-18
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390570022237675392
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- NII論文ID
- 130008061493
- 40020397665
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- NII書誌ID
- AA11977943
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- ISSN
- 24364584
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- NDL書誌ID
- 026252964
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用可